|
|
Absolute deviation, 绝对离差6 s) i6 j l$ p, Z3 s" N, A
Absolute number, 绝对数
0 g& X, [+ N* S3 hAbsolute residuals, 绝对残差' w( a; x4 P- w/ i: T* b+ w0 A
Acceleration array, 加速度立体阵
* D$ Q; j% C1 x6 @Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度/ B8 e# M( X2 d" M" N
Acceleration normal, 法向加速度
/ L _3 l4 ~, \2 k" KAcceleration space dimension, 加速度空间的维数
5 O6 V, p1 l1 h( H2 wAcceleration tangential, 切向加速度8 @. y }% z2 z! z4 q Q5 o) P
Acceleration vector, 加速度向量* w Y2 M, W0 ?2 j/ [! E; h
Acceptable hypothesis, 可接受假设
$ O( Y9 P# j/ B$ N" x( YAccumulation, 累积
" h( s- {0 M( J& M* V9 EAccuracy, 准确度+ e- ?! p. \7 J% \0 [
Actual frequency, 实际频数- g L \" Z: e
Adaptive estimator, 自适应估计量; j8 O5 W$ L# L/ _% U7 s; y! N
Addition, 相加
' v x3 }% @$ Q( O5 [% BAddition theorem, 加法定理2 X( n3 |8 `1 X+ q- B9 h
Additivity, 可加性1 _* U& Y7 `5 Z3 q! H: D- W
Adjusted rate, 调整率+ o# T2 |+ @8 g, y* a* O
Adjusted value, 校正值1 a) [1 V/ {. B) I& e0 `$ H
Admissible error, 容许误差6 |$ r# j U& a
Aggregation, 聚集性
/ y2 i5 H! y* z. y* j( pAlternative hypothesis, 备择假设- ]' h3 V3 D- W# s# }
Among groups, 组间 @, B8 S: y, W. y t* ?
Amounts, 总量
f( x9 ?9 G, t) jAnalysis of correlation, 相关分析
* ?7 ], e; t6 N9 i( [! c8 y( w! O fAnalysis of covariance, 协方差分析
* H" W6 D O7 \: y+ h3 `8 k0 n: T: QAnalysis of regression, 回归分析
' P8 M) x5 X0 k+ @1 BAnalysis of time series, 时间序列分析: I& ]4 l8 m, @; [' S
Analysis of variance, 方差分析
4 S% o6 E) `) y1 [! t3 r1 ]$ aAngular transformation, 角转换
w/ i7 k! |7 X* Q' F bANOVA （analysis of variance）, 方差分析
1 T8 H% h5 |) M [$ ZANOVA Models, 方差分析模型
7 n: x7 H6 e& U7 Y( j: u8 y- N' {& SArcing, 弧/弧旋% q1 P" c4 I, n7 t1 ^! w: o
Arcsine transformation, 反正弦变换3 w1 B6 e4 _7 D- K0 X
Area under the curve, 曲线面积
/ S {6 f4 Y/ s0 X; NAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
3 b( O5 N& p' qARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 - q# f7 N: y6 Z* J
Arithmetic grid paper, 算术格纸2 h0 r) X+ q# l- a- H" k7 h8 a
Arithmetic mean, 算术平均数% C1 E" W% |: ]: {+ W& \+ h1 M; K
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
- l# v* R* z. g& Y% iAssessing fit, 拟合的评估. O- j# `' U0 K3 @+ m2 K
Associative laws, 结合律$ e0 x8 W8 ^, F" v- X6 A% p
Asymmetric distribution, 非对称分布& l) [: ~; f& n. o2 y
Asymptotic bias, 渐近偏倚
: i. ^+ g4 O. ^: n1 UAsymptotic efficiency, 渐近效率3 J, l; l. b% w1 f+ G( Q9 q0 D0 x; D3 x
Asymptotic variance, 渐近方差
2 P5 p* T' Q6 t" @ ^$ dAttributable risk, 归因危险度$ _) k! Q: D. S( v `$ ]
Attribute data, 属性资料0 O( p3 t% ]* G5 q6 D. ~
Attribution, 属性9 F' Z# z' k, d( d( u' u" w
Autocorrelation, 自相关
( C; h& E, N8 h, b1 M0 k& XAutocorrelation of residuals, 残差的自相关
+ K3 @, W3 q* o+ KAverage, 平均数
/ x6 Q+ o: w' p: tAverage confidence interval length, 平均置信区间长度
* b" f( E6 W0 O8 pAverage growth rate, 平均增长率
! @* ^' T$ S, `- R1 IBar chart, 条形图/ j$ }$ t7 \2 L8 j
Bar graph, 条形图6 x' ~5 E/ i+ @+ ^+ l( m1 J
Base period, 基期
) W9 }- L) _% L2 @/ |7 qBayes' theorem , Bayes定理" Y" }0 t/ ?* {8 Z
Bell-shaped curve, 钟形曲线/ s# j/ R7 C& }% x( C
Bernoulli distribution, 伯努力分布5 A5 E+ v2 x! M
Best-trim estimator, 最好切尾估计量" C0 m5 y; k9 D7 Q" A7 |
Bias, 偏性: M9 ]& G8 T$ A7 f
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
& }: E3 R M6 E% r& L$ IBinomial distribution, 二项分布& J( x7 M( K- m6 N: r" ~5 `* ^
Bisquare, 双平方4 w& g% p5 \# G6 o* e. P
Bivariate Correlate, 二变量相关
) ~ m3 p% h& mBivariate normal distribution, 双变量正态分布
- U2 i4 ^: m f$ m- xBivariate normal population, 双变量正态总体
9 ^; j5 a* B7 q2 F) pBiweight interval, 双权区间4 w, @- @# P7 L2 R& l2 ^
Biweight M-estimator, 双权M估计量5 R5 r a+ E! p# z) b* e4 R
Block, 区组/配伍组! K$ v2 L: i( M1 O- C2 g
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包' ]3 S: {) ?: J% X6 H( J
Boxplots, 箱线图/箱尾图
9 n9 G! ~$ [+ F' v9 {Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
* `, _, m! d& E% RCanonical correlation, 典型相关% O' c7 Y( c, e" O: s8 R9 g3 O* r
Caption, 纵标目# k5 ]6 l& S( M$ `: |& A
Case-control study, 病例对照研究
6 E0 l/ P% E# l7 J! cCategorical variable, 分类变量1 m5 x( h) `( G1 V- L9 A
Catenary, 悬链线* U. Y+ ~+ Z3 a }* ~, g' [
Cauchy distribution, 柯西分布" e A4 Z. G I X6 Y& P
Cause-and-effect relationship, 因果关系
$ p7 \, B: y R+ x6 \7 N: QCell, 单元
0 E. [: \3 F: x7 CCensoring, 终检4 Q0 w" A7 l! A7 s& H* L
Center of symmetry, 对称中心
8 p& ]8 D% s2 q3 S _0 fCentering and scaling, 中心化和定标
& Y+ w% L9 F) d7 v3 y4 R. |Central tendency, 集中趋势/ K* x% x& f& W* |& m
Central value, 中心值$ J; W; R: M* D7 B+ T/ Y
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
- ` a/ m n$ @8 b4 |Chance, 机遇. C1 ]4 G8 A/ W$ J9 D, [' f4 }
Chance error, 随机误差
: c! _0 w0 N1 O! E, w. J9 B0 WChance variable, 随机变量
# L0 W$ A- N: bCharacteristic equation, 特征方程8 k* g+ D! ^$ R% ^# {# M8 o
Characteristic root, 特征根
- C0 |+ T. I- h8 u$ M* X; {Characteristic vector, 特征向量
5 R7 r6 e( i% D! K; x0 WChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
7 s! m2 x) V0 bChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
. h, T# O$ Z6 f" k! fChi-square test, 卡方检验/χ2检验4 ^( F6 Y# X' f; e+ t
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
9 ]# v* T8 H) n+ b1 NCircle chart, 圆图 8 F) D5 \ n9 @( ^3 d$ L
Class interval, 组距+ E6 ^% L$ W! J4 B
Class mid-value, 组中值
: y8 g- P$ g. x) S! H. QClass upper limit, 组上限4 x+ m N3 u% [0 M5 l
Classified variable, 分类变量
5 Z: ]" z2 @- A& V3 l( ~1 ~( JCluster analysis, 聚类分析# v9 S+ a4 |; f1 d: [
Cluster sampling, 整群抽样
+ @* X% a; K* n% h$ _2 L; U* J' ?Code, 代码3 r/ }& @7 V) w1 \4 J- Z4 t( {
Coded data, 编码数据
2 `9 M4 _" _2 a, Q6 YCoding, 编码
4 f' o7 T, C4 l% ?1 x- S2 d- h$ E+ |" }4 ZCoefficient of contingency, 列联系数' Y; o; Q2 a4 |+ C
Coefficient of determination, 决定系数! l$ n7 d7 s' a( F
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数" ]0 c+ R* T+ u, B5 V$ r* \/ w. N
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
/ h4 }$ _+ I1 R' P9 w1 K; WCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
3 k' T7 U9 z) A) e9 G; RCoefficient of rank correlation, 等级相关系数
1 _$ X: S$ O- m* N% x' Q |# K; GCoefficient of regression, 回归系数" o4 [% o( M( Z: l9 v7 u
Coefficient of skewness, 偏度系数4 k8 N) B% i: t8 s8 H$ ~, t
Coefficient of variation, 变异系数
( G T' F- _0 G' ?5 [5 ACohort study, 队列研究
- E( s6 C9 v j9 w* q! ?Column, 列/ J# c$ C5 T* t, {
Column effect, 列效应
# v1 B# Z$ C2 q7 VColumn factor, 列因素9 l" k; k9 O/ P9 D' o( [
Combination pool, 合并) R# d( L8 a: E2 r$ ?
Combinative table, 组合表
/ q! J8 U: U$ rCommon factor, 共性因子: Z) G9 c! c" q5 \, k; E5 E2 ^
Common regression coefficient, 公共回归系数
9 A$ B. Z# d$ _( z: U' R) ]1 `Common value, 共同值
7 y8 u8 r$ D# r. P' O# N" U6 UCommon variance, 公共方差
) Q) p H0 _' I. @Common variation, 公共变异
3 F- l/ q1 }( q/ |% mCommunality variance, 共性方差' S! f8 \( |, o9 i
Comparability, 可比性
! f T" N- ]& U& O) s, W, lComparison of bathes, 批比较
) O! X8 w6 U, I, K( z4 H8 TComparison value, 比较值
+ @8 | G) y2 ?+ TCompartment model, 分部模型
: y, [% W3 u' u7 Z gCompassion, 伸缩
& m& G; S. A7 r! h' j' N* NComplement of an event, 补事件, Z7 O8 w* L! U( }
Complete association, 完全正相关( r# q+ E4 |- ?# \ o
Complete dissociation, 完全不相关% N5 t9 F7 ^7 C4 Q
Complete statistics, 完备统计量 k9 m% E1 H& s7 G0 E/ k2 u6 |. ?
Completely randomized design, 完全随机化设计- H1 O0 X6 k: `
Composite event, 联合事件
% u5 g, i4 k' r) qComposite events, 复合事件, A2 ~- J- I- g( V S& F
Concavity, 凹性" E+ g4 _5 u& \0 u+ f
Conditional expectation, 条件期望9 z/ n! T/ W( ?1 D: K: b
Conditional likelihood, 条件似然
2 @. [3 o2 {1 J oConditional probability, 条件概率
# G7 D: ^( J `8 k9 X2 P wConditionally linear, 依条件线性
) H! w+ c& a0 L- i- U6 E1 y$ j: iConfidence interval, 置信区间5 Q# M" Z3 V8 }9 i/ e
Confidence limit, 置信限
) j7 G% S' f3 H0 FConfidence lower limit, 置信下限
. W- W; {7 S( c# q6 vConfidence upper limit, 置信上限
/ s Q( g- J% `5 w" S! {Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析/ J3 b7 Z) x* s' |* r' k5 F
Confirmatory research, 证实性实验研究! R+ \) I1 {" X" ]8 P
Confounding factor, 混杂因素/ V$ r1 d/ [! o; G, K
Conjoint, 联合分析2 e' h0 S$ a" a0 X: Q4 g
Consistency, 相合性
% l& e0 G6 I8 L8 o7 QConsistency check, 一致性检验
5 C& C: r1 |9 k4 Y% }7 s, o- ~Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计9 p* N9 o- ^( S; |7 ^
Consistent estimate, 相合估计 s3 Q4 k) _$ R9 w4 }0 J
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
: O5 `! A/ r* H$ K7 K' j L. oConstraint, 约束
8 a# a1 { R9 s$ s/ Y5 j# UContaminated distribution, 污染分布
6 @8 D, I- I% {& F5 _. ^$ ]Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
, b9 } P9 i, ]6 b" S# B' vContaminated normal distribution, 污染正态分布
m, `4 D, W( b! AContamination, 污染3 k$ }( I8 H7 O+ b3 y* S4 Y: `
Contamination model, 污染模型- |+ q: I* s# z; a0 z8 Q
Contingency table, 列联表
; y; ^" G/ R/ X2 w3 dContour, 边界线
1 |' |2 f+ n: [ PContribution rate, 贡献率' \" M1 s. |$ ]1 {2 [4 T
Control, 对照: z6 Z9 X4 f; }4 p8 y; T) p
Controlled experiments, 对照实验
7 |; ?% R+ Y) qConventional depth, 常规深度
# N, V `. n: \6 `# Z" B9 UConvolution, 卷积) x! b N, @2 h% h1 D; h0 q; z
Corrected factor, 校正因子( k, N' X0 f! h+ ?3 t0 \6 z5 o
Corrected mean, 校正均值
& p$ |4 F: [3 C0 z& qCorrection coefficient, 校正系数) s# h. L6 n4 v Q( ?$ Q) o9 [3 Q, m
Correctness, 正确性
* e$ i4 g' y5 YCorrelation coefficient, 相关系数
+ J# D# ]- N) o7 J7 j$ I* [Correlation index, 相关指数
8 ^- L, {! {1 @3 e1 E @( V+ `Correspondence, 对应
3 ?& M! D2 Q# D& ]Counting, 计数; n4 h0 b9 D3 o2 ?( z0 q
Counts, 计数/频数
' S% }, o1 k5 H6 Y7 k% {) ]. pCovariance, 协方差
' ?. o0 {# L. L% X% O. Q/ A% b3 t: ~Covariant, 共变 K" T ~5 Z5 {3 i5 u) K
Cox Regression, Cox回归
3 n, k+ q' i n' f8 w6 M) pCriteria for fitting, 拟合准则
' M5 C" |4 @( ]% sCriteria of least squares, 最小二乘准则/ m6 z Q# B5 x0 A4 J
Critical ratio, 临界比
# H" c& D5 p* ~1 ^" b% }Critical region, 拒绝域9 b5 m' b, B Q( m5 k B0 I1 m
Critical value, 临界值3 r7 n0 M+ ]7 a/ E
Cross-over design, 交叉设计
( Z% w/ z9 ^' t0 m0 ^4 wCross-section analysis, 横断面分析+ c% C' P4 L) \1 E
Cross-section survey, 横断面调查, q2 m3 w& T7 a8 O* M1 {# J
Crosstabs , 交叉表
; B; [+ O, O" Y# B% hCross-tabulation table, 复合表
+ Z1 j/ {" x8 z/ o, F! zCube root, 立方根
! Y% O' b; j% E8 b9 WCumulative distribution function, 分布函数
, t4 F5 P& M. {8 t+ a7 N4 PCumulative probability, 累计概率
; }+ w0 R; X. ~Curvature, 曲率/弯曲
2 B, s: @: v5 g/ a0 qCurvature, 曲率0 z! `; [! A4 q5 _0 ~8 q
Curve fit , 曲线拟和 9 _+ p' x; y, g4 j J
Curve fitting, 曲线拟合
" V8 A ?4 z; q3 W GCurvilinear regression, 曲线回归
/ a! Z, S C) C( g+ o$ S/ z/ f1 T4 ^/ RCurvilinear relation, 曲线关系* [) u6 S# G2 D
Cut-and-try method, 尝试法) a/ H# S$ p- [+ s% _
Cycle, 周期
0 w7 _- a7 u& P, O8 q( Z. t" ACyclist, 周期性
, h; W/ H& b- p# y$ r6 _3 bD test, D检验6 @0 `/ s' l& G
Data acquisition, 资料收集) g0 B0 z: V, L! r/ i
Data bank, 数据库
! f' x( U1 _- R3 E( @: r& {Data capacity, 数据容量9 a% C. [3 \( E6 R
Data deficiencies, 数据缺乏
& |/ t) R) [- A; OData handling, 数据处理! @# w. {! z5 ]* g' D) G7 G
Data manipulation, 数据处理% S) `/ d6 L' S/ T+ |$ v# d( D
Data processing, 数据处理
% h. `, v# ]# H3 E- sData reduction, 数据缩减
7 G6 r" @# H/ b5 o, {6 Z) ?Data set, 数据集- \" b1 G" X! F' z! S( S* p
Data sources, 数据来源& J! P6 B" s9 R9 ?8 E
Data transformation, 数据变换
9 l5 }4 P5 I& iData validity, 数据有效性
7 k; r+ h! q* k9 R8 A: Z6 h8 s4 g9 TData-in, 数据输入3 v, x7 E1 n% k5 `% Q
Data-out, 数据输出
. q0 v, Z3 [1 x" [Dead time, 停滞期
6 W2 q. j8 m2 cDegree of freedom, 自由度4 P, A" r4 |2 ^, C6 T
Degree of precision, 精密度
7 W' h! y* M! d: b! J( @4 KDegree of reliability, 可靠性程度- i0 l/ `& `+ O+ n4 T, R! X
Degression, 递减) B- c4 ]( J1 t9 C% q" \# x9 t
Density function, 密度函数
/ q T8 P( y8 Q& \2 S \Density of data points, 数据点的密度
9 C- ]; v n9 W6 Z" @/ m( SDependent variable, 应变量/依变量/因变量- h1 y; M7 v! V2 V7 y
Dependent variable, 因变量4 `, v2 q+ W5 w- |" u
Depth, 深度' e8 g" c X! i0 ~7 Q9 W5 \
Derivative matrix, 导数矩阵% Z: S. S$ R: a; f& |
Derivative-free methods, 无导数方法
/ c+ k0 Q$ h) R6 V2 Q( ~# S1 K8 F8 KDesign, 设计0 ^, ~( k% W ^9 R6 G# J
Determinacy, 确定性
9 B9 C2 R4 U5 |4 e fDeterminant, 行列式
) \1 M" \3 t1 ]# W. k' N0 b: \: QDeterminant, 决定因素! I* T6 U; ]. t- e+ {1 B3 o
Deviation, 离差, Y0 q2 F7 m" F: q) ?
Deviation from average, 离均差
( i, j/ h9 T. s) lDiagnostic plot, 诊断图3 l8 e: y* [/ ~7 g Z+ @' p
Dichotomous variable, 二分变量
0 h1 f- G; }6 j+ YDifferential equation, 微分方程& R, K: ^& t/ a p
Direct standardization, 直接标准化法& k) d% w X+ Q, B# E- o. m5 z2 H
Discrete variable, 离散型变量- z% P* ?9 v1 X' K! w
DISCRIMINANT, 判断
* J( J3 X& C6 r) N8 _1 L6 ?Discriminant analysis, 判别分析
- C6 K% v3 x; p; ]- kDiscriminant coefficient, 判别系数) p$ U) u$ e6 S# a7 c. ]' u c+ y4 u
Discriminant function, 判别值
/ J2 j g* L! v* e/ f: RDispersion, 散布/分散度
b/ _" s4 Y) U. l' FDisproportional, 不成比例的
5 Z4 [$ c; s# |Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
' Y+ @/ T1 Q: _( _: ~% b; dDistribution free, 分布无关性/免分布
9 j [' L' @ e8 uDistribution shape, 分布形状! o5 V; D$ w% x! O* q' y: S2 s* X
Distribution-free method, 任意分布法 j7 B! M8 c B* W' H% j
Distributive laws, 分配律$ Q4 ^2 U1 k$ y
Disturbance, 随机扰动项
/ r; W Y1 L9 z9 p* NDose response curve, 剂量反应曲线- w6 l( J" G/ O/ k2 q" R
Double blind method, 双盲法5 r# n; A# ?' H) @! r
Double blind trial, 双盲试验
. z2 W& Y( G# n6 w* \+ HDouble exponential distribution, 双指数分布
- A& `$ Z' b* h) H5 u5 iDouble logarithmic, 双对数
2 m1 g8 d. U2 s7 x+ n, D( z3 ?Downward rank, 降秩
0 B( c' D+ \" i9 \# |5 \Dual-space plot, 对偶空间图
: U3 \2 ~$ k5 J! U) w: n9 iDUD, 无导数方法- p% Y; u( F% H1 t
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法. T, C8 }2 y) E, v$ h5 t/ ~
Effect, 实验效应
, V2 Z, g4 k5 w! REigenvalue, 特征值
. f, F% G6 u5 r( cEigenvector, 特征向量
5 H' V+ m$ ]0 }' D0 ?9 Y# Q1 r* VEllipse, 椭圆
I& \$ w0 ^6 d$ `& X" hEmpirical distribution, 经验分布
! A. D& p+ \8 }! ~Empirical probability, 经验概率单位( O8 e3 `; j0 Q% ~+ z
Enumeration data, 计数资料
4 F8 ?( e# s# A, nEqual sun-class number, 相等次级组含量: A# d* I( A3 h, h. e4 p
Equally likely, 等可能
; ~9 J3 O3 ?$ w5 t' Z& R9 `Equivariance, 同变性- y7 r) \) L+ A7 O
Error, 误差/错误( ?0 s4 N& E: r" m+ s
Error of estimate, 估计误差
- n9 ^5 F. h7 `, }( t2 K X& SError type I, 第一类错误: V0 ]: f4 K9 ]) d9 h9 G( Z' ?% p! Q
Error type II, 第二类错误
C# E0 E" r/ \* j( BEstimand, 被估量$ e7 L3 Y2 ]. o% ?$ c
Estimated error mean squares, 估计误差均方5 a" _0 t, Q& _! i7 X
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和, G$ \; W; T* e- K% h' O
Euclidean distance, 欧式距离7 |' j3 u$ e+ r/ \6 K
Event, 事件0 H. G5 m" v, M. h- q' v
Event, 事件2 Q0 c$ v" {. G. K) { n- D; {
Exceptional data point, 异常数据点- _3 P5 V3 m5 C
Expectation plane, 期望平面
- O6 V9 a2 [3 y' SExpectation surface, 期望曲面& y+ P) E: x( e6 Q0 c& O5 s
Expected values, 期望值; [% ^: p. w% N% S0 q
Experiment, 实验5 @5 k6 ?% M6 |5 b# ]8 M# A
Experimental sampling, 试验抽样2 J0 o; M% r; I: W6 r4 d
Experimental unit, 试验单位# e m3 E! [6 O0 B) W5 s
Explanatory variable, 说明变量
6 W9 X* h* Y$ lExploratory data analysis, 探索性数据分析* v1 I; y: M- h: F) t8 l1 v# ~5 Y
Explore Summarize, 探索-摘要) J/ B$ b/ ~" Y8 `
Exponential curve, 指数曲线 m& d4 _5 x+ G- n
Exponential growth, 指数式增长3 V5 w* n( _. F/ w9 m9 n
EXSMOOTH, 指数平滑方法
' F4 I2 k1 |- c- h! hExtended fit, 扩充拟合5 f3 E5 L+ N" h6 g: k
Extra parameter, 附加参数
5 l6 L6 ]8 Z3 p# y& ~- N$ }# _Extrapolation, 外推法1 u0 P5 ?# }% ^! f1 V
Extreme observation, 末端观测值. _$ H: V* Y/ p# n- ]# l% X( X
Extremes, 极端值/极值
' u' f& u& F2 v9 b7 e5 H1 i2 fF distribution, F分布
M2 s- o( A8 ^. [; U$ x' rF test, F检验
- C( U$ g. ^, Q* {; O" PFactor, 因素/因子
4 C8 \* R( z# X+ H7 T! hFactor analysis, 因子分析
A6 i7 G" O3 B( |+ P' j4 PFactor Analysis, 因子分析
' u0 O$ q0 F5 U' P5 B0 l( ^' DFactor score, 因子得分 ! g! ~% t4 \1 J1 ]( ?6 u4 V5 _
Factorial, 阶乘- B) ?* }) k+ J" b' }2 z
Factorial design, 析因试验设计7 y! d& A3 S& j: I' Q/ `( }5 h
False negative, 假阴性
2 D+ Q% O4 z( g: t, ?/ m2 gFalse negative error, 假阴性错误
# m. b' C V) x* X) s7 jFamily of distributions, 分布族, r2 u0 E0 B+ m# a- {+ O# L9 d
Family of estimators, 估计量族
3 K) l1 ]0 g! n8 g( TFanning, 扇面
+ ]# x$ U$ g& s5 {" [# t. Z) Y- yFatality rate, 病死率
. i2 c9 g" u$ W& t |* f! m' iField investigation, 现场调查) B2 K2 W$ [; u9 J5 }( N4 R9 r( V2 k
Field survey, 现场调查
0 K' Z1 |. q+ Z0 DFinite population, 有限总体
' m3 q. |( z" k g5 zFinite-sample, 有限样本. K5 k" Y$ l% R
First derivative, 一阶导数
) d4 @* N+ ]( r7 I9 E! L0 m. \ CFirst principal component, 第一主成分2 g6 ^* e+ V5 m. J
First quartile, 第一四分位数
! a, { r8 N! SFisher information, 费雪信息量5 d$ J& J* g! }+ w3 `
Fitted value, 拟合值- H5 K \/ ~% i: c" J1 N
Fitting a curve, 曲线拟合; t9 R3 x: B: o
Fixed base, 定基1 d' v- n: l1 {+ ?- j0 N8 a9 y& V( G
Fluctuation, 随机起伏
- k2 X% G* g6 T: }Forecast, 预测
d5 @1 n4 i8 A: q' ZFour fold table, 四格表, ~; d; ?! A- H N8 `& U+ h w
Fourth, 四分点
1 E: p( d# y( H i* o% S( XFraction blow, 左侧比率
# P7 A2 h( s, {# X& bFractional error, 相对误差' w1 ^0 O/ y" w2 h+ d1 v+ ^) `
Frequency, 频率# k; q* Y* ^* S& }/ r
Frequency polygon, 频数多边图9 q3 v& V/ ]# a( t& Q
Frontier point, 界限点
) \8 ^5 [% \. z! ?/ X/ m2 KFunction relationship, 泛函关系% I3 _8 `2 q# W9 s/ ?1 q' R
Gamma distribution, 伽玛分布4 s8 Y" r/ G% U- Z& |( X, d2 R
Gauss increment, 高斯增量
. b- b. q0 C9 H% u; ?; h4 IGaussian distribution, 高斯分布/正态分布5 _. c z& x7 K* F% @* J3 E E
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
F* Q: e( [) @General census, 全面普查
/ l4 @; ^# K% V2 e/ v% aGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
& e. g% l# i$ Z5 U3 n' w* C! aGeometric mean, 几何平均数5 }) p3 U1 y# q' _' P- g( x) {6 G
Gini's mean difference, 基尼均差/ [% D* }& D0 U; d& h
GLM (General liner models), 一般线性模型 6 S8 `3 A3 F2 z* C* d# u
Goodness of fit, 拟和优度/配合度/ i, }# J& ?* }' c+ q, z3 w
Gradient of determinant, 行列式的梯度( ~ u. F1 _- s1 P7 |
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方. P' B6 C) a0 v g N/ M. J
Grand mean, 总均值7 m. Y% ~1 q& e0 u8 `
Gross errors, 重大错误* a5 c/ |) W H! ]+ b
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
- _% T! b& U- q+ L- e- P" H# HGroup averages, 分组平均
r9 t# T$ ~* }( ]8 |5 BGrouped data, 分组资料
( M- e) C& h. B+ GGuessed mean, 假定平均数
6 B. H; F( H6 k, d6 KHalf-life, 半衰期
2 ]( P5 H& F+ ~Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
9 ]. o$ J# ]7 X) kHappenstance, 偶然事件! `6 R2 j9 K5 y/ X. g
Harmonic mean, 调和均数: d7 D$ V: i# M
Hazard function, 风险均数0 F5 y9 Q4 p& ?/ F
Hazard rate, 风险率# i6 `% [+ U. k- Y! r
Heading, 标目 ) G. ~' f+ j/ E" C7 W9 @
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
0 Z# l+ y9 E7 _/ s1 D( \9 z- q4 [( pHessian array, 海森立体阵" {; O: S X6 h/ n
Heterogeneity, 不同质
2 ?6 M9 r& S3 v; T/ @Heterogeneity of variance, 方差不齐 % W' z9 T0 s* k$ r2 m
Hierarchical classification, 组内分组2 [9 }7 E! }& \2 q5 F$ T* N6 e
Hierarchical clustering method, 系统聚类法 [( @0 ~& J9 a
High-leverage point, 高杠杆率点6 U2 J( m: o) K! U. \
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型; \+ {9 P& K# a+ N6 R/ B* K
Hinge, 折叶点
% |1 o6 ^6 d5 i& `2 G/ qHistogram, 直方图- @2 B- ?/ s+ b/ M) X# s! k
Historical cohort study, 历史性队列研究 % I! P6 c N: a! s8 `
Holes, 空洞
/ y: a% U1 h, t. T0 J) j, k' NHOMALS, 多重响应分析
! ]- x: Z7 q, e- z1 z6 |: }- z* JHomogeneity of variance, 方差齐性
. s% q3 |/ t: z; T9 o$ o. f9 ]/ ~Homogeneity test, 齐性检验" V" {! ?) }, M. Z
Huber M-estimators, 休伯M估计量
% s* Z0 [* k1 T: U8 {- XHyperbola, 双曲线0 j0 ~6 C- i% \6 h; D
Hypothesis testing, 假设检验# a/ a+ R# @; X: k7 {& ~
Hypothetical universe, 假设总体% L; k: n L3 I# }* k! e
Impossible event, 不可能事件# g% X8 `1 O" p! m' e
Independence, 独立性( Y: q$ y" ~4 A+ L% E
Independent variable, 自变量6 b I, \: h" ~4 ]
Index, 指标/指数
* o! b) ~# R$ R2 C1 }/ @% w% IIndirect standardization, 间接标准化法
( L" s. t$ t0 k6 D) l- wIndividual, 个体
% E5 Q* q( L- q5 @+ MInference band, 推断带
+ c: P, s* C/ ?) S. _# p. n* qInfinite population, 无限总体1 Y- V2 a$ G( |% {, ^
Infinitely great, 无穷大4 {. p+ X; k1 F* w) e# u# Q
Infinitely small, 无穷小' u0 M. z$ q6 n* o0 _, r$ E' F
Influence curve, 影响曲线/ h, G: r: o$ s4 D0 s4 L
Information capacity, 信息容量3 A) O* U, c# ]
Initial condition, 初始条件: \; @2 v6 l$ T! X) }
Initial estimate, 初始估计值
) o* P7 K& Y: o& E/ ZInitial level, 最初水平
! W( L$ w1 t9 G8 ~; uInteraction, 交互作用
% `6 i" a* d- E5 g2 y" fInteraction terms, 交互作用项
. M) M; s7 d1 |; |) WIntercept, 截距
+ h/ [) S p7 U8 Q0 ^' \/ hInterpolation, 内插法* y4 t9 V2 `1 n& |9 k/ H- v3 Y
Interquartile range, 四分位距
0 z5 ^! N/ Q; W/ ZInterval estimation, 区间估计8 K3 A- s) V7 g5 B! w: h
Intervals of equal probability, 等概率区间
3 N% Z9 K8 G6 E' jIntrinsic curvature, 固有曲率
' a! ^& ?' g4 j8 b NInvariance, 不变性- s" O }& {/ e4 v$ M
Inverse matrix, 逆矩阵- z2 s* I$ ]. I
Inverse probability, 逆概率 t. O' O% y) W$ v* }. a# \
Inverse sine transformation, 反正弦变换
3 F2 X6 H" E4 r: y% vIteration, 迭代
. |) r( E( E8 ?- DJacobian determinant, 雅可比行列式: Y, Z' j# t( K" \. D8 n
Joint distribution function, 分布函数
7 T. u, @- ^1 n. c9 z" jJoint probability, 联合概率
) u0 c9 p, ~; Q: r8 w0 v7 mJoint probability distribution, 联合概率分布8 }' r6 `0 u( `
K means method, 逐步聚类法
7 K# t9 |0 s. NKaplan-Meier, 评估事件的时间长度 8 {2 f; n' V9 w+ H( b
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
/ V, X( D( B& l3 \: `$ _. EKendall's rank correlation, Kendall等级相关
3 N$ x4 O' T W6 B" {. d2 QKinetic, 动力学) x5 o& Q# c! j
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验9 | E, A3 `4 b
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验6 p& d$ v! c" r$ ]- D. ^) y
Kurtosis, 峰度
, i% g8 \# S' A3 W4 KLack of fit, 失拟
# G: T* p B0 J9 J- l( D3 bLadder of powers, 幂阶梯
: b8 j) B9 q* QLag, 滞后" @1 {4 P8 ]4 T: z. f1 J$ d# I
Large sample, 大样本
% t% |; U; K2 z1 U& cLarge sample test, 大样本检验# B4 R1 d1 t7 \
Latin square, 拉丁方
# j8 c$ E0 Z; _6 l( J5 wLatin square design, 拉丁方设计* d" H6 L4 ]/ y( m/ z0 z& b. h
Leakage, 泄漏; D; H2 n5 S$ a# M
Least favorable configuration, 最不利构形
% F( e! J) m9 e3 W" j7 r4 gLeast favorable distribution, 最不利分布* r8 i6 q2 S: z& U, D! n" K6 w
Least significant difference, 最小显著差法
@* r, G t& p* T) iLeast square method, 最小二乘法0 `4 }6 h3 `2 u: H
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
+ A) J& d! c3 y. r* ~% K( |3 I+ `Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
3 C+ z" ?" Q5 yLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线, ]: V. h% `- g2 ^" Z/ q4 B
Legend, 图例4 O `( ?. g$ C! ?9 x$ r* c Y
L-estimator, L估计量4 v2 a! ]) Y. P. `3 [8 Q% m6 n
L-estimator of location, 位置L估计量 J8 S: r. o; \- \+ P
L-estimator of scale, 尺度L估计量
" [" i( m5 q# B# Q- L7 WLevel, 水平, C5 `1 j3 F6 B% M7 `
Life expectance, 预期期望寿命 O. I# |2 `# w' F, L
Life table, 寿命表& X$ o" P# h4 w5 {4 m, v
Life table method, 生命表法
5 L8 U+ Z6 B* [ e4 U5 TLight-tailed distribution, 轻尾分布3 n) T" n' j& O8 x$ ?
Likelihood function, 似然函数
0 K0 J. C& Q8 y8 f" }Likelihood ratio, 似然比3 c, R; h( P! v3 I8 C$ [
line graph, 线图( }/ N& N1 v8 I. m
Linear correlation, 直线相关! Z6 P- |4 m3 P3 D6 V; V* `$ y9 p
Linear equation, 线性方程
; f' A, S% l0 g J9 R& M$ ]Linear programming, 线性规划. s6 f! {; L( a, e B
Linear regression, 直线回归
. f9 t% F) b+ r& X2 r* p1 i: N- kLinear Regression, 线性回归* F2 }' \* N r, i0 P; N7 b h* \, {
Linear trend, 线性趋势
* l+ ]6 J& ^, @& b+ ]4 n& p# v- BLoading, 载荷 # b% a6 B) S- I% |6 b; {$ ?7 i
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
6 `# A( {3 z; x8 G, L- a5 }Location equivariance, 位置同变性$ l4 i" _5 @' \+ y0 Y& D9 v* T
Location invariance, 位置不变性
1 V, ^. F8 X9 N3 B% j) r+ X( yLocation scale family, 位置尺度族
6 j: r8 L$ U( J* N( J: oLog rank test, 时序检验
! Y6 f1 o* x4 l: d" MLogarithmic curve, 对数曲线
7 }- Q3 x5 c1 V. C! e4 f1 p& p: L3 gLogarithmic normal distribution, 对数正态分布
( f) a2 q, N% j7 n- QLogarithmic scale, 对数尺度
5 V6 ^& ?) U% G# z- |Logarithmic transformation, 对数变换
1 B1 E$ o& y! T; r! f! [# YLogic check, 逻辑检查, o. N0 V0 r+ H0 o P/ K3 w8 t) {
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
0 `, Q* s8 v+ x0 ]# n _2 _Logit transformation, Logit转换/ |0 o' {1 T5 f: W
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
_7 v4 E5 T I8 n0 q5 HLognormal distribution, 对数正态分布4 b. U" c; W5 e) T k- y
Lost function, 损失函数
$ w" e- X2 M# k: E! c$ H3 ~3 YLow correlation, 低度相关
+ A: D/ R# q, W- kLower limit, 下限
/ c, f- y# ]0 w. ]# @0 MLowest-attained variance, 最小可达方差
$ E: H1 |% f0 L. A' X6 BLSD, 最小显著差法的简称
. W- S2 T" G+ y4 TLurking variable, 潜在变量
) ?+ \' _- i) v4 q! s" MMain effect, 主效应8 `, l/ M# Z5 a7 q" p
Major heading, 主辞标目
2 q' v) E0 j) C! U* c0 lMarginal density function, 边缘密度函数
4 D3 _, a, {! ]7 l* N) hMarginal probability, 边缘概率0 A' Y) h# x- a4 G
Marginal probability distribution, 边缘概率分布; B& }: Z1 m4 }+ R+ b7 G% C
Matched data, 配对资料% {+ I8 |0 w6 b- o0 e$ E# a: x& x
Matched distribution, 匹配过分布. T. D3 x" X t1 W* I
Matching of distribution, 分布的匹配
' h2 V0 _" P0 _ K" h( LMatching of transformation, 变换的匹配7 S& p' ]& {9 s9 {% f+ a
Mathematical expectation, 数学期望
7 [1 s& p1 q/ OMathematical model, 数学模型
+ W8 g2 h1 o- H! WMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量8 Q, Y% m! u$ I3 Y p
Maximum likelihood method, 最大似然法, @1 @$ _9 ^2 Z$ y5 o
Mean, 均数
% C, a1 |8 C' W) E; @: TMean squares between groups, 组间均方' A8 {9 X, U* p1 j, I$ k
Mean squares within group, 组内均方+ I+ q1 {+ ? c2 E
Means (Compare means), 均值-均值比较
3 C, E# _$ ]9 H. v) w6 TMedian, 中位数9 u' \3 h- z: u, I4 B
Median effective dose, 半数效量
$ e0 [4 v1 Z( l: G$ QMedian lethal dose, 半数致死量
0 ~8 u' q0 K0 r' bMedian polish, 中位数平滑; H. f& z, N) c! C/ D
Median test, 中位数检验7 p& L. D, y) s0 d8 `2 m! M$ X
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
- m% y) m% P" a! Y& dMinimum distance estimation, 最小距离估计
; N8 ^. O9 @% dMinimum effective dose, 最小有效量% ^/ u' ?9 x6 g( _' p9 h5 p! ^! Z
Minimum lethal dose, 最小致死量
# M! u) Q7 ~3 ~; p& E& eMinimum variance estimator, 最小方差估计量7 d! F% y" h, u# {$ |. f0 q' ~+ g
MINITAB, 统计软件包8 r4 [6 B$ G2 E4 Z) \1 U
Minor heading, 宾词标目3 _" U( j* S$ h$ y$ ]
Missing data, 缺失值
- C: c" S" w9 C( P9 q2 nModel specification, 模型的确定
3 W! V# }8 X9 P6 KModeling Statistics , 模型统计; ?' |2 I/ o. X( W: k4 E @
Models for outliers, 离群值模型* v- G0 v1 o8 e n) u' Q
Modifying the model, 模型的修正4 Y' @, k: c+ G8 J! b
Modulus of continuity, 连续性模; b1 A3 t* V6 h5 v0 B0 m
Morbidity, 发病率 ( t, ?& b1 X" R
Most favorable configuration, 最有利构形0 K$ T0 l$ [( ~% d& J. E/ Q; v% h' g
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
9 q& s. J( p7 ~1 UMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
4 E p. m( y& J# D% B( `Multiple comparison, 多重比较
: ]* i' r% n* I. y: S" EMultiple correlation , 复相关- W1 f! Y3 q' [7 u9 D4 m
Multiple covariance, 多元协方差
4 A3 O: D/ K+ m. C1 C4 \% v, RMultiple linear regression, 多元线性回归) M- v9 B8 E; x: I' ~& ~
Multiple response , 多重选项
% O& k/ D9 _& M3 c1 qMultiple solutions, 多解3 r, p( x- I. [( N
Multiplication theorem, 乘法定理
, {5 [ U M+ R; r" LMultiresponse, 多元响应: T3 C! ]% c4 g; F
Multi-stage sampling, 多阶段抽样, } [1 n7 T. g7 h: c
Multivariate T distribution, 多元T分布
( v6 o1 \( w( Z2 D$ g9 I' |Mutual exclusive, 互不相容
( D7 e* F# v3 A; BMutual independence, 互相独立4 @7 k6 L5 F0 l5 J% v
Natural boundary, 自然边界( N% i0 u2 T0 Z. y
Natural dead, 自然死亡
5 O( k7 {; \& U* s7 KNatural zero, 自然零
/ {1 C+ `0 m3 L0 U+ ENegative correlation, 负相关, B0 |1 t: u3 Q$ B
Negative linear correlation, 负线性相关
, {, W9 p' {) ^! _/ E! X- r8 {( UNegatively skewed, 负偏2 h* l% W" E9 g0 d& r$ M
Newman-Keuls method, q检验% H; X! d4 _# h. q3 U
NK method, q检验
8 n; ]$ m K+ l( [( s" \/ u4 i+ S0 |No statistical significance, 无统计意义
+ e% H( K% k9 D/ N7 G, u7 ~Nominal variable, 名义变量4 B! M7 p* v4 j% x. O
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
3 ]( Q: T0 b+ hNonlinear regression, 非线性相关
* v: m& Q$ }6 RNonparametric statistics, 非参数统计
: R; x3 j' |; c4 e! e$ `! Y1 }, p+ uNonparametric test, 非参数检验
9 W8 j/ u7 @) F* n( tNonparametric tests, 非参数检验
! p7 o" Y1 f$ ]Normal deviate, 正态离差; {% n6 d0 L0 L. B' ?& h
Normal distribution, 正态分布
# i3 l1 y* F3 ~Normal equation, 正规方程组
9 g4 ]4 E0 W* z0 d" M+ v3 W3 z) cNormal ranges, 正常范围' X A' f p* b4 O
Normal value, 正常值
1 H/ Y T- G. r, t lNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数9 ^8 p! C0 E" |# A
Null hypothesis, 无效假设
/ r9 O5 y& E; U: `- UNumerical variable, 数值变量
9 w; P" R+ }. v& G) M) _$ WObjective function, 目标函数
/ ^ a' `0 x1 z7 }& @Observation unit, 观察单位
, B z# d9 x' W& [# Z# ]Observed value, 观察值
0 f8 [% a7 Q+ B" z3 \$ tOne sided test, 单侧检验% ^2 s" |! l# \; l4 I( C( c! X
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
! c# i1 a: Y, G. _- r+ uOneway ANOVA , 单因素方差分析
/ \* x/ e: N2 x3 G" X3 e0 KOpen sequential trial, 开放型序贯设计
; M' A, ^' G& SOptrim, 优切尾! K! f( O" h. `3 \ y% a. }8 u3 j9 [
Optrim efficiency, 优切尾效率% Y3 i: H6 w- }2 Q# j0 W/ n8 o
Order statistics, 顺序统计量0 y8 h" P1 H4 Y( C
Ordered categories, 有序分类4 Q3 G0 M+ ~! v, U
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
) H, u5 v" o- p0 s" n! r. r: COrdinal variable, 有序变量
- |0 N5 u* ~3 g$ yOrthogonal basis, 正交基
0 F; N' `; n. |2 \7 qOrthogonal design, 正交试验设计
* t/ k9 b1 O; `0 m: M9 u. jOrthogonality conditions, 正交条件, m8 O8 S7 w; w3 ?; Y. W
ORTHOPLAN, 正交设计
% ^. }& t4 `- B' Y% \+ @" H$ D, YOutlier cutoffs, 离群值截断点
/ Y5 {# s9 g0 x9 ]8 HOutliers, 极端值
! C9 m3 z7 u& a$ ^2 M3 jOVERALS , 多组变量的非线性正规相关 0 h0 A0 v; Y S& G
Overshoot, 迭代过度7 u8 W2 m3 j8 ~
Paired design, 配对设计
% f# H* Q( ]5 j, S+ n7 z! rPaired sample, 配对样本( _0 U4 Y. ?, ?) u7 T! ?
Pairwise slopes, 成对斜率0 Z ^! y$ y9 }4 Z4 u- l$ ?
Parabola, 抛物线
6 K Y4 w. ]; [+ b. J& x+ ?$ fParallel tests, 平行试验! k& Y* s1 o" _5 F+ S
Parameter, 参数
4 {) R: Y5 T. `+ h6 [7 j% vParametric statistics, 参数统计
* Y2 t" c4 O1 w4 mParametric test, 参数检验
G5 }4 G% C3 e" t: L$ [! rPartial correlation, 偏相关
/ S5 D/ P3 _* n) j' BPartial regression, 偏回归/ g; U% k; [ |1 d/ G2 Z
Partial sorting, 偏排序
7 a* z: _7 |3 [! vPartials residuals, 偏残差
* B' R$ R- H8 M: E7 m. DPattern, 模式5 X1 u! K% f) f3 m" O+ `( ?1 }% t
Pearson curves, 皮尔逊曲线1 e4 d" q9 S4 {& t) E
Peeling, 退层" `( t/ }( `! N0 z& l
Percent bar graph, 百分条形图4 ?: d+ `8 P, T1 x2 T9 t$ r
Percentage, 百分比
6 l# {- e" X. yPercentile, 百分位数3 G& l- }. D0 a) x
Percentile curves, 百分位曲线
% d2 d: P; r9 gPeriodicity, 周期性
' ^- ]" y" h/ xPermutation, 排列2 I; M* I7 D! P; I; _3 x
P-estimator, P估计量1 U& P$ B* m6 L8 Z% \
Pie graph, 饼图( Q6 N' X. {; i% P! i! u
Pitman estimator, 皮特曼估计量
s8 L( M4 e0 Q. o0 p3 M! fPivot, 枢轴量) ~1 e3 O2 @) K' O. `- M* S
Planar, 平坦
4 W- u$ J/ P# d' Z. ~) P: Y; EPlanar assumption, 平面的假设8 ~) C" a$ y+ M4 X; D* D; j5 j7 Q
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
( a8 L# b7 J1 M" l8 SPoint estimation, 点估计
9 n. K; Y; U# Q9 G" Z. iPoisson distribution, 泊松分布8 ^9 Z4 @* G' W/ V3 P' f$ j. W( R
Polishing, 平滑& c; I" j$ j) f$ B7 }
Polled standard deviation, 合并标准差 b$ t9 F+ `6 Y+ f5 P
Polled variance, 合并方差" `" q0 m7 ?$ r4 O! T3 A8 T
Polygon, 多边图3 e, u6 v/ M9 W# E; f9 V
Polynomial, 多项式
: j1 @7 `# \2 N, y: Q F/ o' M' R& oPolynomial curve, 多项式曲线 J! ^! f. H. t6 W
Population, 总体8 a, h1 G6 A) O: D. a# p: }
Population attributable risk, 人群归因危险度) A, P& }$ ~0 c/ X
Positive correlation, 正相关) G4 f+ y0 \ J4 z
Positively skewed, 正偏( K& g( X/ P" U
Posterior distribution, 后验分布
+ W3 h' d7 K0 CPower of a test, 检验效能9 C$ B% d- M, i5 k
Precision, 精密度
3 O/ |( ^$ c1 L$ \0 XPredicted value, 预测值
+ h& F* |, ]1 D( d- D6 g z( sPreliminary analysis, 预备性分析
+ B6 c! g$ t ?9 m; l* iPrincipal component analysis, 主成分分析3 o" P8 m9 u4 P- s
Prior distribution, 先验分布2 R, i: w/ |4 ~; x4 M/ F
Prior probability, 先验概率" x& K% C9 N' F% k: [
Probabilistic model, 概率模型$ U9 @! B8 n3 s( r4 {6 }6 `
probability, 概率
$ W1 g) E. E J5 M* ^6 xProbability density, 概率密度
4 b. S- c# O% F/ z7 f0 @Product moment, 乘积矩/协方差3 b7 v& Q/ m5 v: o
Profile trace, 截面迹图' h; l; e6 T4 d5 J; b
Proportion, 比/构成比6 ~8 M6 C9 \% b) i
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
8 Y @1 [: ~8 w2 L4 JProportionate, 成比例
7 L6 a1 j* T$ F# T7 F3 [Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
; J( D- V/ P9 Q* UProspective study, 前瞻性调查5 R% k9 K# O- U( v/ k3 s
Proximities, 亲近性
0 h, I4 s% z: c3 w- F/ nPseudo F test, 近似F检验- |. n. o( h9 `. b% p, ?8 T
Pseudo model, 近似模型! v7 r* h. d. a1 Z, c: j
Pseudosigma, 伪标准差% ?* u' [1 v4 g# I% X% i
Purposive sampling, 有目的抽样4 P' t E2 f# G: z* Y, I
QR decomposition, QR分解
3 o; N' X* v' y& e& e; |: C IQuadratic approximation, 二次近似) P: g! F9 t$ `) W( ?& T
Qualitative classification, 属性分类
0 w$ h3 e9 h- V# ^2 a) {Qualitative method, 定性方法
4 Q! |' Z: z/ s+ X6 G. PQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
9 F; o' D. e5 i5 p& B: JQuantitative analysis, 定量分析
! }5 F" E7 {' {9 S1 _; | nQuartile, 四分位数
9 A* Y, O7 K+ x; b1 u* @- S6 _ UQuick Cluster, 快速聚类9 U; y, d- N: l/ l! R4 w# ~
Radix sort, 基数排序
0 r! @: `7 ^1 f* VRandom allocation, 随机化分组
0 y* Q8 w, n4 ~: TRandom blocks design, 随机区组设计
. h3 n5 Q& K: E' ^1 A# ?4 h9 }Random event, 随机事件
+ c7 h7 Y7 Y/ Y3 a( mRandomization, 随机化
: U/ T3 o( l* E+ N) @Range, 极差/全距( i6 \. W0 b* j( L( x- F
Rank correlation, 等级相关5 c! c9 f, A! d4 u9 M
Rank sum test, 秩和检验
/ Y5 @+ Z- q- d/ c5 r& T% lRank test, 秩检验
. W6 A" u; E! S3 _& i0 Z' X5 s# uRanked data, 等级资料
& K' s' E* @/ o DRate, 比率/ e8 t" c: W# j2 F! ]3 ~
Ratio, 比例
+ @* \' P8 m; i9 b* d* bRaw data, 原始资料% d r! H0 G2 q4 H: F" x
Raw residual, 原始残差
: w8 {+ z6 ~' QRayleigh's test, 雷氏检验2 E7 G0 O3 b1 B3 M! o3 R' E
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 7 d# x8 S8 _. n: `; H* d9 m
Reciprocal, 倒数6 w3 _8 r0 {: g4 S. d% {+ Y
Reciprocal transformation, 倒数变换
6 D3 N6 |8 s8 d* Q0 VRecording, 记录
' E, v5 }# G1 T/ iRedescending estimators, 回降估计量
$ Z" C3 n/ M; WReducing dimensions, 降维! g& j7 H2 I9 v! o% r9 t
Re-expression, 重新表达/ m$ m0 S! X9 k6 ~
Reference set, 标准组
& r. Y! z$ v/ D" \9 ?* ]Region of acceptance, 接受域& L+ p. V1 [# @1 a" S. O
Regression coefficient, 回归系数! x4 V7 ]3 ]8 _" r- |# g6 x$ m5 C* J
Regression sum of square, 回归平方和8 x: w* D: _9 b
Rejection point, 拒绝点
% H/ ~4 W/ ]7 N- n, y( kRelative dispersion, 相对离散度/ o9 [" H# k& }" c9 C0 X6 F& w
Relative number, 相对数
) n" W0 U- Q8 t1 g$ ^Reliability, 可靠性
/ l& o" U! e1 c! G' N& F+ uReparametrization, 重新设置参数* h9 H8 g0 F H6 u7 ^
Replication, 重复5 A+ K6 m9 ^" A8 X7 }7 x7 J- r
Report Summaries, 报告摘要6 X2 Z/ L3 F3 Z. @0 k
Residual sum of square, 剩余平方和
3 j2 B) O% U+ X7 PResistance, 耐抗性
3 V% [# w- \% D! {Resistant line, 耐抗线
# P( a% b9 [- X. CResistant technique, 耐抗技术# l8 i- I0 `3 G8 M9 G
R-estimator of location, 位置R估计量, {: z0 y' Z) o3 |) U$ {0 j+ T
R-estimator of scale, 尺度R估计量
# J. H" O u! m0 _Retrospective study, 回顾性调查
* V2 E4 f0 d5 E gRidge trace, 岭迹
* r( V/ G* C+ P1 s: t v# }Ridit analysis, Ridit分析
6 c7 D/ {) G; m. U% t3 C) C! MRotation, 旋转
5 }1 e2 \/ ^/ V. r6 r: e" u! WRounding, 舍入* e! a7 _) M( a7 I# v
Row, 行! D2 B8 h& x8 \
Row effects, 行效应
' W* L2 l/ b0 D. A/ }& GRow factor, 行因素
/ [& ?; \' {" DRXC table, RXC表
& t, G2 K& p5 ]1 U0 TSample, 样本
% j$ S/ B8 {$ o- F: }Sample regression coefficient, 样本回归系数) \" o2 _& S: G8 B' [' v* Y
Sample size, 样本量
" s; j( s c* _( B" ASample standard deviation, 样本标准差3 f* N1 l' M- I: o% U
Sampling error, 抽样误差 ~. F1 a+ p6 q( Q2 X3 H% P* P8 v
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包1 u& L0 ^5 L( P6 S+ Q! e- G5 B, C
Scale, 尺度/量表
& Q: `. X; p: y/ Y! dScatter diagram, 散点图
' f7 Z: \* U3 Z( q; B1 ^Schematic plot, 示意图/简图' n5 D V! u! H0 h
Score test, 计分检验
# y- _ ] s; ^* NScreening, 筛检
1 s \" L/ Z/ n0 U4 e) G4 ^$ tSEASON, 季节分析 ! Y4 G5 p2 o+ K: C
Second derivative, 二阶导数3 U" X) X% ^% p4 {0 e, \
Second principal component, 第二主成分
+ ~2 u3 g0 L4 z4 RSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 * g2 ^: _" J S7 m7 g! Q/ v7 D ~
Semi-logarithmic graph, 半对数图
: A) D Q b8 T* o& D" H4 B) g! CSemi-logarithmic paper, 半对数格纸- ^$ D/ d' g0 d8 w6 y
Sensitivity curve, 敏感度曲线
8 h( r& n6 ` [9 x! v5 LSequential analysis, 贯序分析0 i. }6 `& j8 a: O' _: O. I
Sequential data set, 顺序数据集
2 y- y. i: Y5 ~0 @- k( s1 fSequential design, 贯序设计
! z! J$ t( A3 T; s& {& ESequential method, 贯序法+ R, N) F! m _3 L! P! F
Sequential test, 贯序检验法
0 P {4 s* F# w5 s a3 o- i. o1 dSerial tests, 系列试验2 H6 c! L2 z8 {4 j
Short-cut method, 简捷法
$ C2 u7 {! S: t4 w2 ]' W6 lSigmoid curve, S形曲线
4 e1 o1 c/ ~5 J& t1 H* t+ DSign function, 正负号函数
6 a, M; j/ p, |) L% s0 c n. B' aSign test, 符号检验3 R1 r3 p" \/ f, T5 N$ y( E6 N
Signed rank, 符号秩
8 K: m- J" {' f2 a$ [3 hSignificance test, 显著性检验' h; U: C+ E9 w: p0 p" @# }0 r
Significant figure, 有效数字5 ]9 ] w0 S& `9 t2 u
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
8 N* O/ G" M4 y% V) T' eSimple correlation, 简单相关
: F, v8 g: N* Z9 _: i* hSimple random sampling, 简单随机抽样
& U' i }6 Y" N; u) KSimple regression, 简单回归. I. |) L; r3 J
simple table, 简单表
3 c' H% [4 g0 o, P1 I0 E! ?Sine estimator, 正弦估计量& o/ e" h9 S. j* N ]& Y' ]; l) Q
Single-valued estimate, 单值估计0 Q$ z+ K7 f! C) T
Singular matrix, 奇异矩阵7 J0 I4 p! v$ T% w3 L
Skewed distribution, 偏斜分布
$ F& S. q+ l7 i2 n3 dSkewness, 偏度+ R2 T, o- \0 Q! n( W
Slash distribution, 斜线分布7 h- M$ w( }% O, ?) L- S1 \
Slope, 斜率' i7 R5 d, K& |$ p- I
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
- B6 H. G1 n1 TSource of variation, 变异来源, A, a; }& d+ L; n7 _$ k
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关# a# ?4 ~) A: Y, t; d
Specific factor, 特殊因子
* ~ k. W% {: J% ?$ }: ^Specific factor variance, 特殊因子方差& j) d2 S o1 j3 u
Spectra , 频谱
( @% ` W: @- K0 jSpherical distribution, 球型正态分布
; l, S6 _: d# fSpread, 展布
1 [3 J1 h+ E" m3 _/ l. O+ VSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包4 e" x6 n U, y' C! o3 }: o& q' a u
Spurious correlation, 假性相关- V1 n& X* a# w* n; p
Square root transformation, 平方根变换9 r1 O/ A( O7 Z0 z- q
Stabilizing variance, 稳定方差7 s1 R/ \( g/ K# {2 G: m6 ^
Standard deviation, 标准差& u C4 U, x1 @8 r, f k: T
Standard error, 标准误
2 R% }& C6 d, x/ n3 M, j) NStandard error of difference, 差别的标准误7 D% q2 I8 f- c; A% R$ @+ u
Standard error of estimate, 标准估计误差
3 ^) }1 Y4 D, HStandard error of rate, 率的标准误
$ @2 n% c& o8 C6 \+ j+ qStandard normal distribution, 标准正态分布
; x& J& D/ n8 ]- I) d: AStandardization, 标准化1 E# N" V7 A/ G+ X* F7 e' p0 v
Starting value, 起始值
% ~, h( \: G( _# T7 H+ d7 ?& EStatistic, 统计量
& l5 \1 t: \6 n. ~- S( L9 QStatistical control, 统计控制
" e; j( r, o# G/ J0 R0 f( hStatistical graph, 统计图
0 |! Y* h& v$ LStatistical inference, 统计推断 I& v5 l# i" g. G" T& S1 `* ^
Statistical table, 统计表
- F$ V# b+ v1 ?+ @2 N. R1 J4 z, oSteepest descent, 最速下降法. Z) p. @) s5 ?( ]7 o& Y
Stem and leaf display, 茎叶图- a4 i$ T% T* J1 e" H4 d% p
Step factor, 步长因子
8 _- }7 c5 ]* x" CStepwise regression, 逐步回归8 z1 r5 w2 R8 X" G- q
Storage, 存
8 j% `, G# g1 s$ t- q7 [Strata, 层（复数）7 N% F& {( \6 g M# C3 ^
Stratified sampling, 分层抽样 E3 n9 H: Q/ ]. c8 O: F
Stratified sampling, 分层抽样
- J5 z7 y4 v6 T6 @( U$ {/ h5 ?Strength, 强度1 H8 I: ~; V( L
Stringency, 严密性- d& ]1 u" b6 m4 |
Structural relationship, 结构关系 W' B9 i' X3 R, A T
Studentized residual, 学生化残差/t化残差
! F2 |, i2 u2 l; M# r8 i3 `Sub-class numbers, 次级组含量
v' Y: t# m! ]3 s, k% iSubdividing, 分割; T, @) J- d L r$ P
Sufficient statistic, 充分统计量
$ U5 @2 B7 P% I% Y L$ vSum of products, 积和
6 B9 S7 [/ g( MSum of squares, 离差平方和
% ` q" W6 R4 a, y7 d" H: c9 BSum of squares about regression, 回归平方和
/ Z s& L9 V7 ~9 x" o4 K; H. z; mSum of squares between groups, 组间平方和
0 k* K% @1 s* D, PSum of squares of partial regression, 偏回归平方和# e9 n" O, V; F2 K
Sure event, 必然事件( r9 T0 t7 O! E/ m# M2 Z0 }
Survey, 调查
: v6 w. V% p- U! b: C5 bSurvival, 生存分析2 ]5 f4 N/ z/ y
Survival rate, 生存率$ n+ U% L r2 J9 K9 |! [
Suspended root gram, 悬吊根图
9 O3 b0 |. y: C+ `8 p) YSymmetry, 对称
3 T# F! `' d: XSystematic error, 系统误差
0 k. p. X/ I d: {Systematic sampling, 系统抽样
, E, A% W/ C* G& R1 O" y7 hTags, 标签
$ t8 n2 T5 F0 T, J/ j) ^4 lTail area, 尾部面积
m$ H% F- v7 k' e7 \Tail length, 尾长 n% e: O& g+ g& T
Tail weight, 尾重
9 ^9 z6 m5 i, H$ B* s6 U- s# ^0 f) ]Tangent line, 切线- q/ p( T @, f/ v, V: v
Target distribution, 目标分布8 B+ h/ Y# Y8 }+ q1 q
Taylor series, 泰勒级数+ c8 V8 K) E" ~6 }+ s
Tendency of dispersion, 离散趋势
# s! }, k, ~% w M% E- DTesting of hypotheses, 假设检验
, l8 S+ m! q' e2 YTheoretical frequency, 理论频数- K4 j. u' X1 F) h% |2 N/ _/ K
Time series, 时间序列: n0 Z# {) a( j8 M
Tolerance interval, 容忍区间2 X4 v# I! R) w! c# u) T3 i/ o
Tolerance lower limit, 容忍下限
& r R& q: J8 ^4 P! G* b' H0 T: GTolerance upper limit, 容忍上限3 v3 M% y% j# {- C4 _$ N' H
Torsion, 扰率 ]+ w; N4 U) e2 y* k8 b A
Total sum of square, 总平方和5 R7 h, }1 y9 O
Total variation, 总变异
5 O$ S J& m2 D; P- M1 H J- zTransformation, 转换0 t% U; j8 ~: H; L
Treatment, 处理
# S7 x; }, ?7 Q d) P$ R* GTrend, 趋势" y: x4 T' B, @" z) x
Trend of percentage, 百分比趋势! @, E- w0 B& K2 _/ }
Trial, 试验, J, B' ~, X8 b2 R
Trial and error method, 试错法1 L* p9 t5 n) }% o2 e
Tuning constant, 细调常数
# a( ~! I" G& b: }Two sided test, 双向检验* ?* {7 ?0 q* C0 @4 D% f- Q' ?
Two-stage least squares, 二阶最小平方 F: F' g- d6 L' K. t
Two-stage sampling, 二阶段抽样
4 O# F6 j6 x" m/ E" c/ f6 DTwo-tailed test, 双侧检验
6 ]+ ]# n; F$ V% T6 O. ]Two-way analysis of variance, 双因素方差分析- I: R# ~' Z, ?. G
Two-way table, 双向表& T* e' h+ B$ p k
Type I error, 一类错误/α错误$ m: T; K6 d/ ~
Type II error, 二类错误/β错误
6 [, y- T' o, Q; g* HUMVU, 方差一致最小无偏估计简称
* D8 r4 {1 [$ K% F0 l7 o% ]' BUnbiased estimate, 无偏估计0 v- G. ^' T' i7 ~5 q( z8 a
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
) I% C% B( ?+ w6 w& WUnequal subclass number, 不等次级组含量
" W9 t* k3 C9 Y2 Z& q* f3 D$ o' vUngrouped data, 不分组资料4 R3 V2 U& |; {% n
Uniform coordinate, 均匀坐标
' \! r% H# ~5 K. j: N4 HUniform distribution, 均匀分布
8 v- e; R- c& [9 K) h5 _Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
" Q& Q8 z- y% G0 e/ X0 k; M! bUnit, 单元- g" {1 a$ F0 v; ^" h
Unordered categories, 无序分类
" K* S9 e1 N# y% N& y! U% CUpper limit, 上限
& c: q5 [5 k/ p* pUpward rank, 升秩
/ X4 n$ ~9 }! B% bVague concept, 模糊概念3 q# o C( I& T4 q
Validity, 有效性4 u9 z7 h8 d1 g# r u: b/ b
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计# x8 Z. M9 t3 l' s
Variability, 变异性
9 y& p$ @( B% r* e- j: J, d+ G3 j8 sVariable, 变量# }: k4 J- y8 Z
Variance, 方差0 G T* N/ P- x" F
Variation, 变异
* ~1 C& L$ S& `' R7 [$ rVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转3 i$ z0 K4 U9 r1 n, C- E" a
Volume of distribution, 容积
3 V+ |' g' h6 A( }4 F, f2 U# L9 yW test, W检验
9 g% X+ B+ A1 V# x1 I5 ?$ j HWeibull distribution, 威布尔分布
) \7 a# ~/ L" v( I6 tWeight, 权数
: G6 `/ k# W( ]& V% v4 J" ?Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
5 s3 q2 E( h) ^! ?( h; QWeighted linear regression method, 加权直线回归
. z7 Y& W( N. nWeighted mean, 加权平均数
2 k( \& X( d3 s; _3 _* {Weighted mean square, 加权平均方差
1 q1 F [- T; F5 H, d/ f8 v3 b$ zWeighted sum of square, 加权平方和* E" X, U9 x/ K, ^' B( a- E9 w7 A
Weighting coefficient, 权重系数
+ _% \* ^0 ~9 \% ?% eWeighting method, 加权法 8 `$ k5 Q/ K) A
W-estimation, W估计量 d' o5 W! F9 G, F+ \+ w
W-estimation of location, 位置W估计量) M; Z8 ]7 S7 N
Width, 宽度. Y2 i5 \9 u; f1 P
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
' b9 g2 F& X" rWild point, 野点/狂点
; N9 A; x/ F3 _4 ^) W* K1 b3 BWild value, 野值/狂值
# j2 k) Q! c$ a1 f0 a6 u$ {: z6 ~Winsorized mean, 缩尾均值
8 Y2 U7 t* g. w7 `5 k7 [Withdraw, 失访 0 ?, R# _; J# Z6 o& N7 T
Youden's index, 尤登指数
# S; r* _; @9 X( NZ test, Z检验
6 P% Y5 ?) ]3 }Zero correlation, 零相关4 I8 D1 K% E$ X% `
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
